做实验的时候需要把一个2.1亿条的key-value数据导入redis以提供快速的查询。
环境：
openstack上的一个8核CPU、16GB内存、110GB磁盘的虚拟机
Ubuntu 12.04 x64 Server系统
安装redis2.6.7
过程：
做实验的时候需要把一个2.1亿条的key-value数据导入redis以提供快速的查询。
安装、配置、启动redis之后，需要把数据导入到redis中。
尝试用jedis写客户端往redis中逐条插入数据的话，，速度很慢，一分钟插入几万条就谢天谢地了，2.1亿条得好几天（我猜redis每秒10万条的插入速度是批插的速度，而且是插入的比较短的数据）。
Batch GPT
使用AI批量处理数据、自动执行任务
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关于redis批插，查了一下，有的用了一个叫redis_import_tools的工具https://github.com/unbracketed/redis-import-tools
使用python写的，看了一下readme感觉有点麻烦，上面说是比redis自带的pipe line功能要快，我还就不信邪了，试试redis自己的pipe line到底能有多慢：
参考
这里写得很清楚了，自己生成一个redis protocol格式的数据文件即可。2.1亿条（9GB，其中纯数据不到4GB）的导入大概用了12分钟的样子，导入后redis-server进程差不多吃掉了90%的内存（总共16GB）。看来：
1、redis自己的pipe还是很强大的；
2、redis十分吃内存，物理内存最好是数据的4倍以上（而且是没有其他进程占用资源的情况下），否则就要设置系统的内存分配方式，使得redis可以使用虚拟内存，但查询速度可能会有所降低。
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